基于Hessian矩阵和RSF模型的CT图像淋巴结分割

摘要

临床上医生分割淋巴结主要依靠手动,针对手动分割淋巴结的缺点和局限,本文提出一种基于Hessian矩阵和区域扩展拟合水平集模型(Region-Scalable Fitting,RSF)的淋巴结自动分割算法.该算法首先利用Hessian矩阵对CT图像中的淋巴结进行增强,并得到淋巴结粗略轮廓,然后把该粗略轮廓作为RSF模型的初始轮廓,并利用RSF模型对初始轮廓进行演化以实现淋巴结的有效分割.将该方法应用于6个病例的CT淋巴结图像中,初步实验结果与医生手动分割结果对比,平均重叠率93.3％,平均Hausdorff距离为3.8 mm.